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IBMがまたやりました。 2026年6月、同社は世界初という「sub-1 nanometer（1nm未満）」のチップ技術を発表しました。正確には、0.7nm、つまり7 angstromノードのトランジスタ構造を使った技術です。 ここで大事なのは、単に「もっと細かく刻めました」という話ではないことです。半導体はずっと、小さくして速く、安く、省電力にする方向で進化してきました。でも、その延長線上でそろそろ限界が見え始めていた。今回の発表は、その限界に対して「まだ別の道がある」と示したようなものだと思います。 IBMが世界初のsub-1nmチップ技術を発表した 0.7nm、または7 angstromノードのトランジスタ構造を採用 新しい3D構造「nanostack」で、トランジスタを縦方向に積み上げる 2nm世代と比べて、最大50%の性能向上か、70%の省電力化が見込まれる 生成AI、クラウド、次世代デバイス向けの計算能力を押し上げる可能性がある 量産は早ければ今後5年以内という見通し 半導体の世界では、nm（ナノメートル）はとにかく小さい。1nmは100万分の1mmです。髪の毛より何万倍も

IBM Graniteが多言語Embeddingモデルの新作R2を公開 97Mの小型モデルと311Mの高性能モデルの2種類 どちらもApache 2.0で使いやすい 32,768トークンの長い文脈に対応し、R1の64倍 200+言語をカバーし、52言語は検索向けに強化 Pythonなど9種類のプログラミング言語のコード検索にも対応 小型の97Mモデルは、100M未満の公開多言語Embeddingモデルで最高クラスの検索性能を主張 LangChain、LlamaIndex、Haystack、Milvusなどで差し替えやすい --- この記事の主役は、Embeddingモデルです。 Embeddingは、文章や単語の意味をベクトルという数字の並びに変換する技術です。 これを使うと、 「意味が近い文章どうし」を見つける 文書検索で、キーワード一致ではなく意味検索をする 多言語の質問と文書をつなぐ コードと説明文をまたいで検索する みたいなことができます。 たとえば日本語で「返品方法」と検索